Senior Data Scientist

Должность: Senior Data Scientist Местоположение: Удаленная работа / Remote

🌍 Hello World! Мы — The Codest — международная IT-компания, занимающаяся разработкой программного обеспечения, с технологическими хабами в Польше, предоставляющая глобальные IT-решения и проекты. Наши основные ценности — это подход «клиенты и люди прежде всего», который ставит во главу угла потребности наших клиентов и создает среду для совместной работы наших сотрудников, что позволяет нам предоставлять исключительные продукты и услуги. Наша экспертиза сосредоточена на веб-разработке, облачной инженерии, DevOps и качестве. После многих лет разработки собственного продукта — Yieldbird, который был удостоен награды Top25 Deloitte, мы пришли к нашей миссии: помогать технологическим компаниям создавать влиятельные продукты и масштабировать свои IT-команды, повышая эффективность IT-поставок. Благодаря нашему обширному опыту в решении задач разработки продуктов мы стали экспертами в создании цифровых продуктов и масштабировании IT-команд. Но наше путешествие на этом не заканчивается — мы хотим продолжать расти. Если вы целеустремленны и ищете новые возможности, присоединяйтесь к нашей команде! Вас ждет обогащающая и совместная среда, которая способствует вашему росту на каждом этапе. Описание проекта: Наш клиент — одна из крупнейших европейских e-commerce платформ, которой ежедневно пользуются миллионы пользователей. Компания связывает продавцов — от малого бизнеса до мировых брендов — с покупателями, предлагая огромный выбор товаров, быструю доставку и тщательно проработанный пользовательский опыт покупок. Роль: Senior Data Scientist, специализирующийся на ML-моделях для рекламных и ранжирующих доменов. Руководить разработкой, усовершенствованием и оценкой ML-скоринговых моделей (например, CTR, CVR и RoAS), которые являются неотъемлемой частью основной логики ставок. Разрабатывать архитектуру модельных стратегий для сложных решений, интегрирующих сигналы пользователя, продукта и размещения, обеспечивая готовность к высокопроизводительным и низколатентным средам. Сотрудничать с инженерными и бизнес-стейкхолдерами для преобразования стратегических целей в измеримые результаты моделирования и технические дорожные карты. Обеспечивать техническое руководство и контроль качества для рабочих потоков Data Science в рамках проекта, чтобы обеспечить соответствие производственным стандартам. Конкретные навыки и инструменты Python, PyTorch, TensorFlow, SQL (BigQuery), Docker, GCP, Vertex AI, Vertex Pipelines, Deep Learning, Experiment Design и Low-Latency Model Development. Обширный практический опыт в разработке, обучении и усовершенствовании моделей Deep Learning для критически важных бизнес-кейсов в производственной среде. Подтвержденный опыт работы с фреймворками глубокого обучения, такими как PyTorch или TensorFlow, а также сильные практические знания Pandas и NumPy. Продвинутые навыки SQL, предпочтительно включая аналитический SQL, используемый в крупномасштабных средах данных. Значительный опыт работы с облачной инфраструктурой, предпочтительно Google Cloud Platform, включая ML-ориентированные сервисы, такие как Vertex AI и Vertex Pipelines. Подтвержденная способность руководить разработкой моделей от начала до конца — от постановки проблемы и проектирования признаков до оценки и передачи в продакшн. Прочные инженерные основы, включая написание тестируемого и документированного кода Python уровня продакшена, с ознакомлением с практиками CI/CD. Способность обучать других Data Scientist'ов и повышать стандарты моделирования в команде. Соответствующая академическая степень или обширный профессиональный опыт в STEM-области (например, Computer Science, Mathematics, Mathematical Statistics, Quantitative Methods или Physics). Уровень английского языка — минимум B2. Желательно: Опыт разработки ML-моделей для низколатентных онлайн-приложений. Опыт работы в рекламной или маркетинговой сферах. Подтвержденный опыт разработки ML-моделей для прогнозирования бизнес-событий, таких как клики или конверсии (то есть моделирование Click-Through Rate (CTR) и Conversion Rate (CVR)). Знание традиционных методов машинного обучения, таких как Gradient Boosted Trees. Опыт наставничества, технического руководства или координации разработки моделей в более широкой команде. Практическое использование AI-ассистентов для кодирования для повышения продуктивности и качества инженерии. Процесс подбора: 30-минутное собеседование с нашим рекрутером, Justyna Отбор резюме менеджером Технические встречи с клиентом для верификации Встреча со стейкхолдерами Предложение Вопросы, предложения? Не стесняйтесь обращаться в нашу команду по подбору персонала: контакт рекрутера А пока вы можете посетить наш сайт, где вы найдете ключевые факты о нас.